中国冶金报社
记者 樊三彩 报道
“数智化既是显微镜，又是透视镜，还是望远镜。它能看得远，且比人眼更细微、更透彻。”南钢党委书记、董事长黄一新在多种场合如是强调。在这一思想的指引下，南钢的数智化转型始终是“一把手”工程，是上下统一思想的结果。
图为6月21日“元冶·钢铁大模型”发布现场。 （南钢 供图）
6月21日，南钢集团、华为联合发布“元冶·钢铁大模型”，将“钢铁+ AI（人工智能）”水平再下一城。在钢铁行业仍面临产能结构性矛盾、底层数据治理薄弱、智能化转型战略模糊及投入成本高等挑战的情况下，该大模型为南钢勇闯新型工业化升级之路写下新的航标。
系统谋划——
绘制全链条智能化转型蓝图
南钢的数智化转型始于顶层设计的系统规划。2015年，南钢首次提出“创建国际一流受尊重的企业智慧生命体”企业愿景，实施“一切业务数字化，一切数字业务化”战略布局，致力于通过数字化手段重构生产流程、优化管理模式、创新商业模式，最终达成“产业智慧化”与“智慧产业化”的双重突破目标。也是从这一年起，南钢在数据建设工作上持续投入，逐步夯实数据质量基础，建立数据管理体系，这也成为后期开展冶金行业全场景人工智能应用探索的重要基础。
作为行业内最早探索人工智能应用的企业之一，2021年，南钢在行业率先全面启动数据治理，构建适合大型钢铁企业的数据管理体系，核心数据资产入湖率超90%。南钢通过构建“云—边—端”三位一体大数据平台，实现了研发、管理和生产业务域数据的汇聚与互通；构建的企业级数据中枢，实现了集团级数据服务的高效管控。“数据中枢是驱动智能制造的永动机，其建设非一日之功。”南钢数字应用研究院院长汝金同表示。同时，南钢还紧跟国家数据要素政策动态，深入研究数据资产化过程，2024年第1季度成为全国首批数字资产入表的上市企业之一，全年数据资产入表超1000万元。
2024年，南钢以“人工智能百景千模”三年行动计划拉开了智能化阶段的帷幕：构建了大模型训练运力网络与智能算力，为自然语言、视觉识别及预测大模型的训练与推理提供了算力支撑；完成了大模型平台、标注平台及模型门户的搭建，构筑了完整的模型运营体系，同时顺利实施了财务指标问答场景应用；与中国科学院工业人工智能研究院共建江苏省人工智能重点实验室，与北京科技大学、东北大学等高校和杉树科技、华为、讯飞等企业联合开发行业领先的智能模型应用超过120个。
2025年3月12日，南钢联合华为发起“钢铁大模型百日会战”动员令，绘制了全链条智能化转型的蓝图与发展战略，着力构建行业级大模型架构及其应用示范体系。
“本次会战时间紧、任务重，必须以‘分秒必争、使命必达’的决心，聚焦三大核心任务。”黄一新作为总指挥，规划了作战路线。南钢和华为共同设立了严密的作战阵型：指挥部、作战部、3横队和12个场景纵队，沿着AI场景、数据和流程，夜以继日，连续作战。最终，“元冶·钢铁大模型”在6月21日正式上线。
数字化转型离不开组织的变革。在组织层面，南钢设立由党委书记、董事长挂帅的数字化管理委员会，先后成立数字应用研究院、人工智能研究院、金恒AI博士工作站，强化“智改数转网联”战略引领能力，打造南钢人工智能战略委员会、人工智能研究院、 AI4X4D（由业务、数据、IT、AI4类技术人员组成的工作小组）别动队的3层人工智能建设组织。在人员层面，南钢在行业内首创数字化人才序列及数据管家团队，拥有IT（信息技术）+OT（运营技术）的复合型人才近3000人。同时，南钢将数字化理念融入企业的价值观和行为准则中，形成了“人人懂 IT”“人人都是数据分析师” 的文化氛围。
意识领先——
坚持“一把手”工程
“南钢在实践中充分认识到了数字化的功不可没。我们所有的创新，无论是技术创新、管理创新还是模式创新，都是在数字化转型的基础上去推行的。”黄一新表示。正是基于对数字化转型的前瞻性认识，采用了“自上而下、自下而上、上下结合”的数智化模式，南钢才能发展成为钢铁企业推进智能制造的领头羊。
不可否认，智能工厂是“烧钱”的。“智改数转”是一项持续投入的过程，智能工厂的建立不是结果而是开端：随着数字化、智能化手段被越来越多的业务板块所接纳，各部门自发的“智改数转”需求会给企业管理层和信息化部门开出一张张价格不菲的清单，迈向高质量发展的智能制造之路需要不断投入、持续铺筑。据了解，截至目前，南钢在“智改数转网联”领域的累计投资约50亿元。南钢始终坚持“一把手”工程，保证了这项工作的顺利推进。南钢于2018年启动的财务数字共享项目就由黄一新亲自挂帅。
最新发布的“元冶·钢铁大模型”，正体现了南钢的超前思想。
首先，在研发过程中，不局限于钢铁模块，而是积极向外寻求经验，“择其善者而从之”。“在研发方面，我们积极向医药行业看齐；在运营方面，积极对标能源行业；在营销方面，则重点对标了‘To C’行业的做法。”南钢人工智能研究院院长李瑾彦分享道，通过吸取这些行业的优秀做法，南钢搭建起了自己的模型构建体系。如通过洞察生物医药企业在AI辅助药物设计（包括结构化加工利用、药理毒理预测、靶点发现与化合物合成等）方面的做法，坚定了南钢对“知识+数据”驱动研发模式的信心，并为构建“干湿结合”的研发体系提供启发。
其次，系统描画人工智能应用全景图，构建大模型生态能力。在算力层面，南钢通过自研平台构建了云边端协同的算力网络，通过智能调度与资源优化策略，实现算力资源的高效分配与安全部署；工具生态层集成数据标注、开发调试、模型训练、推理服务、部署运维及仿真验证等全流程工具链，支持组件化插拔与敏捷迭代，实现AI应用的端到端线上开发。 “为安全地汇聚更多高质量数据来支撑大模型的建设，南钢还建设了可信数据空间，成立了产业链可信数据空间联盟。”李瑾彦表示，这一做法旨在运用隐私计算的技术优势解决产业链、供应链间多主体的数据存储分散、数据共享缺乏安全保护等问题，实现多主体数据的融通。
再其次，瞄准高价值场景重点攻坚，再渐次辐射其他环节。李瑾彦认为，当前，AI在钢铁行业应用潜力最大的板块分别是研发与营销。这两部分为典型的知识驱动，也是LLM（大语言模型）最擅长的应用场景，数据质量较高。而生产侧的结构化数据则面临语义诠释不足等难题。“不过从长远来看，它一定是四域联动的。”李瑾彦表示。
此次发布的“元冶·钢铁大模型”架构，打通料铁、铁钢、钢轧及客户四大业务界面，以研发、生产、营销、经营四端场景为驱动，构建了20个AI应用场景试点，实现全流程、全产业链数据贯通与智能升级。“不过，该模型也将在实践中持续进化。”他说，南钢将持续深化“百景千模”行动，推动AI在铁、钢、轧等生产线及各价值链环节的工程化实施，借助国产大模型和求解器，实现跨工序、跨业务、跨组织的业务价值最大化。
最后，着眼长远，重视人才制度建设。企业的创新探索、数字化转型，归根结底都需要优秀人才来实现，南钢推出一系列欢迎人才、重用人才、留住人才的举措，为企业高质量发展注入了“源头活水”。“在分配制度上，南钢对于奋斗者更是一向大方，每年会拿出20%利润分给为企业做出卓越贡献的人才。”黄一新说。
强化应用——
研发周期缩短30%
通过利用数智化技术，南钢实现多点开花——
在材料研发环节，南钢利用AI算法对历史数据进行深度学习，能够高效地预测不同设计方案下的产品性能，包括力学性能、耐腐蚀性等关键指标；同时，构建兼具可解释性和自适应能力的冶金行业模型体系，指导新产品开发，有效减少多轮次工艺“试错”，帮助研发人员快速筛选出最优的设计方案，助力南钢高锰钢、储氢钢、齿轮钢、高温合金、超低温钢等高端产品研发，实现了研发成本降低20%，研发周期缩短30%。“同时通过对行业知识的持续收集、积累和应用，逐步涵盖科研文献、生产数据、实验报告等多个信息源，可以快速、准确地辅助研究人员揭示科学研究发展中的关键点、知识结构，结合最新的科研动态，提高科研效率与质量。”李瑾彦表示。
在质量控制环节，南钢应用钢材力学性能预测模型，实现了对超过100种钢铁产品的力学性能实时在线预测，解决了传统理化室检验周期长、成本高的问题，预测准确率达到95%以上。该模型自2019年上线以来，产品成材率提升2%，交付周期缩短10%，年均节省钢材检验费用超5000万元。
在生产运营环节，南钢推动原料、烧结、球团、炼铁、炼钢、轧钢、成品等全环节AI覆盖，如在炼铁工序开发一体化配矿模型，依托原料性能数据库，融合线性规划与神经网络算法，实现了对混匀矿质量波动的精密管理，进而大幅降低了铁水的综合生产成本，同时保证铁水质量。“通过炼铁工序各模型协同应用，南钢已创造了5座高炉连续27个月零悬料的新纪录，高炉燃料比下降超40千克/吨，铁水成本指标位居行业前列。”南钢生产领域相关负责人表示。
在开发和应用AI的规划上，南钢集团相关负责人介绍，未来将突破核心AI技术，打通人工智能算法与工业机理模型融合通道，构建多智能体框架，强化模型自适应与泛化能力，推动算法从实验室走向产线赋能。同时，南钢着力构建钢铁行业AI公共能力与标准，推动技术在全产业链的应用，促进产业链协同。南钢还将持续完善数据管理体系，构建高质量数据集，探索工业数据空间技术，推动数据开放共享；以业务智能体为核心，打造“数字伙伴产品”，实现IT和OT产品的AI原生化，提升员工作业效能；实施人工智能人才战略，培养复合型AI时代人才。
